基于近红外光谱的PLS-DA算法判别烤烟烟叶产地

被引：41

作者：

施丰成

李东亮

冯广林

宋光富

周志刚

机构：

[1] 川渝中烟工业有限责任公司

来源：

烟草科技 | 2013年 / 04期

关键词：

近红外光谱; PLS-DA算法; 烤烟烟叶; 产地识别; 模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

S572 [烟草（菸草）];

学科分类号：

090104 [作物信息科学与技术];

摘要：

为了快速、无损地鉴别和识别烟叶的产地,以2008年产于四川、云南、重庆和福建的464个烤烟烟叶样品的近红外光谱为基础,采用PLS-DA算法建立了烤烟烟叶产地的分类判别模型。结果表明:①4个模型校正集分类变量的预测值与实测值的相关系数均超过0.94,模型拟合性较好;②模型对检验集样本的判别准确率均高于93.0%,效果良好;③可对四川、云南、重庆和福建烟叶的产地进行有效识别。

引用

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共 11 条

[1]

Applying artificial neural networks: Part II. Using near infrared data to classify tobacco types andidentify native grown tobacco.[J].Maha Hana;W. McClure;T. Whitaker;M. White;D. Bahler.Journal of Near Infrared Spectroscopy.1997, 1

[2]

基于LS-SVM的烤烟烟叶产地判别 [J].